基于專家系統(tǒng)的回轉窯窯頭工況識別
王孝紅，房喜明，于宏亮
濟南火學控制科學與工程學院，山東濟南250022
摘 要：針對新型干法水泥生產(chǎn)線窯頭環(huán)節(jié)非線性、多交量、強耦合、大時滯等特性導致的工況復雜，控制難度大的問題，在深入分析窯頭工況特點的基礎上，提出了一種基于專家系統(tǒng)的工況智能識別方法。該方法首先對從集散控制系統(tǒng)中采集的現(xiàn)場參數(shù)實時值進行數(shù)據(jù)預處理，運用art-2神經(jīng)網(wǎng)絡算法對關鍵參數(shù)的箋化趨勢進行在線辨識，并輸出趨勢類別，同時對主要參數(shù)的實時值進行模糊化處理，輸出模糊檔位基于專家規(guī)則的工況識別系統(tǒng)根據(jù)參數(shù)的辨識結果，通過精確推理輸出當前工況二工況識別軟件采用c++編寫，現(xiàn)場實際運行表明了該方案的正確性和實用性
關鍵詞：回轉窯；art-2神經(jīng)網(wǎng)絡；模糊；專家系統(tǒng)
中圖分類號：tp 27 文獻標識碼a
1引 言
水泥的整個生產(chǎn)流程是一個相互制約和連續(xù)運行的大系統(tǒng)。窯頭環(huán)節(jié)是水泥生產(chǎn)過程的核心環(huán)節(jié)，燒成帶煅燒的程度以及篦冷機冷卻的效果直接決定了水泥的質(zhì)量。窯頭環(huán)節(jié)電耗巨大，煤耗約占水泥生產(chǎn)全過程總量的百分之40，因此，該環(huán)節(jié)的優(yōu)化控制對于水泥企業(yè)節(jié)能降耗意義重大。然而窯系統(tǒng)強耦合、非線性、多變量、大時滯的特性使得同轉窯系統(tǒng)模型的建立極為復雜，直接控制的難度很大。對回轉窯工況進行分類與判別是實現(xiàn)智能操窯及優(yōu)化控制的前提與基礎。
目前對于窯況的判斷在很大程度上依賴操作員的知識和經(jīng)驗，由于操窯過程勞動強度大，操窯人員水平參差不齊，因此難以準確把握窯況的變化。人工智能及知識工程技術的發(fā)展對實現(xiàn)水泥生產(chǎn)過程中窯況的智能識別提供了相應的理論基礎。本文主要介紹了基于art-2神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊理論的窯頭工藝參數(shù)辨識方法，以及針對參數(shù)辨識結果的專家系統(tǒng)在窯頭工況智能識別中的應用研究。
2 回轉窯系統(tǒng)工藝流程
工況智能識別的實現(xiàn)必須建立在對生產(chǎn)工藝的高度理解和把握的基礎上。新型干法水泥回轉窯的燒成系統(tǒng)結構，如圖1所示。
其中，預熱器是系統(tǒng)的熱交換裝置，分解爐使生料進一步加熱并提前分解，回轉窯是燒成過程的核心設備，生料在窯頭燒成帶區(qū)域經(jīng)過一系列復雜的物理化學反應生成高溫熟料。篦冷機接收從回轉窯出來的高溫熟料，對其進行冷卻。熱交換過程中產(chǎn)生的高溫氣體一部分作為二次風返回窯內(nèi)助燃，一部分作為三次風進入分解爐助燃，其他熱風在窯頭引風機的作用下進入窯頭電收塵器，經(jīng)收塵凈化處理后排出。
3工藝參數(shù)辨識
通過吸取現(xiàn)場操作人員的實踐經(jīng)驗，綜合考慮影響回轉窯熱工制度的諸多因素發(fā)現(xiàn)，窯頭環(huán)節(jié)最關鍵的參數(shù)是窯主電機電流和篦冷機一室壓力，在實際操窯過程中，操作員不僅關注以上2個參數(shù)的實時值，更加關心參數(shù)的變化趨勢，因為窯電流的變化趨勢直接反應窯內(nèi)負荷的變化，間接反映燒成帶溫度的走勢；篦壓的變化趨勢直接反映人冷機熟料的粒度大小或料層厚度的改變。為準確判斷窯況，除以上關鍵參數(shù)外，還需要同時參考以下幾個主要參數(shù)束給出最終判斷：生料投料量、分解爐溫度、煙室溫度、窯頭喂煤量、窯頭罩溫度、窯頭電收塵器入口溫度等。
1)數(shù)據(jù)的預處理為保證趨勢辨識和實時值辨識的準確性，需對原始數(shù)據(jù)進行預處理，采用連續(xù)均值濾波，在保證數(shù)據(jù)不失真的前提下，盡量使參數(shù)曲線平滑，趨勢明顯。濾波函數(shù)如下：
式中xi表示某時刻某參數(shù)的實時值。
以篦冷機一室壓力為例，采用以上濾波方式對現(xiàn)場采集的2 000個數(shù)據(jù)進行預處理，如圖2所示。
濾波效果明顯，較好地保持了原始數(shù)據(jù)的變化趨勢和幅值
2) art-2網(wǎng)絡辨識關鍵參數(shù)變化趨勢art網(wǎng)絡的最初形式是art-1網(wǎng)絡，它是由美國boston大學的crossberg和carpenter于1987年3月提出的。1987年6月提出適用于模擬信號任 |
